Apa itu algoritma penambangan data?

Algoritma penambangan data adalah kueri yang diprogram dan program yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam set data.Penggunaan utama penambangan data adalah untuk menentukan kebutuhan dan preferensi pelanggan, berdasarkan aktivitas aktualnya.Meskipun informasi ini didasarkan pada kinerja masa lalu, ini dapat menjadi indikator perilaku dan tren pelanggan yang sangat baik.

Dua contoh yang sangat baik dari algoritma penambangan data adalah prediktor tetangga pengelompokan dan terdekat.Clustering adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kegiatan di mana unit individu atau data berbagi atribut penting.Memisahkan cucian adalah contoh logis dari perilaku ini.Orang yang menyortir cucian berfungsi sebagai algoritma.Ia memisahkan cucian menjadi tumpukan dengan atribut: warna, pembersihan kering, dan semua orang kulit putih terpisah.

Proses pengambilan keputusan aktual yang terlibat dalam kegiatan ini adalah rincian algoritma.Pertama, kumpulan data harus dibatasi pada item yang relevan dengan latihan.Sepatu tidak termasuk dalam penyortiran binatu, meskipun mungkin berada di ruang fisik yang sama.Keputusan harus dibuat terlebih dahulu tentang karakteristik apa yang akan digunakan untuk memisahkan cucian dan ukuran masing -masing tumpukan.

Prediktor tetangga terdekat didasarkan pada identifikasi contoh yang cocok.Kriteria harus disediakan pada tahap awal, menentukan apa item atau data itu dan apa definisi terdekat akan termasuk.Jenis algoritma ini mengikuti pola yang sama dengan proses pemikiran logis.

Manfaat utama dari algoritma penambangan data adalah kemampuan program untuk membuat dan mengidentifikasi pola dalam volume data yang sangat besar.Kemampuan untuk mengidentifikasi tetangga dalam pengaturan tertentu mudah dilakukan dalam kelompok kecil.Namun, data yang dikumpulkan dari semua transaksi penjualan yang diselesaikan dalam tahun atau di distrik memerlukan program khusus dan logika yang berkaitan dengan akurasi apa pun.

Orang yang dapat membuat algoritma penambangan data untuk memenuhi pengguna perlu bekerja dalam intelijen bisnis atau penambangan data.Ini adalah perluasan statistik yang sangat kompleks dalam popularitas karena organisasi berusaha menghasilkan pengembalian yang lebih nyata dari data yang telah mereka kumpulkan.Pengembang yang efisien dapat membuat serangkaian algoritma penambangan data yang secara akurat mengidentifikasi pola dalam perilaku, dan menggunakan informasi ini untuk memprediksi tindakan di masa depan.Informasi ini sangat berharga untuk bisnis, organisasi, dan pemerintah.